Bus Traffic Fever! 2026 买量拆解：一件资产扛起 30 亿曝光舰队的 66%，以及没人注意到的第二个产品名

GOODROID 的 Bus Traffic Fever! 跑的是我们量过的集中度最高的素材舰队之一。22 条投放记录在美国合计 3,004,140,963 次曝光，而单独一条就占了 1,983,589,426 次——全队的 66.0%。排第二的素材只有 131,847,406 次，差了 15 倍。

到 2026-08-19，22 条投放记录全部仍在投。自 2026-04-02 开账以来的 139 天里，一条都没被停掉。

同期，它的美国下载量是 1,222,926，环比 +6.19%。单看这个数字很普通，但看一眼周围就不普通了：美国下载榜前 250 名里的 46 款游戏，有 32 款在跌。Bus Traffic Fever! 是逆向而行的 14 款之一。

不过在用上面这些数字之前，得先解决一个命名问题——这也正是这款产品特别容易被分析错的原因。

#摘要（TL;DR）

• **一条素材就是整个账户。**一条首投于 2026-04-02 的试玩格式素材已交付 1,983,589,426 次曝光、871,103 个投放位——占全队曝光的 66.0%、投放位的 64.2%。窗口内日均 66,119,648 次曝光，是其余 21 行加起来（36,407,992）的 1.8 倍。
• **从来没关过任何东西。**取数当天 22 条投放记录全部在投，平均在投 91.6 天，其中 12 条从四月一直跑到现在。
• 这款产品有两个名字。出现在下载榜上的美国 App Store 条目叫 Bus Traffic Fever!（6759763476），安卓包 jp.co.goodroid.hyper.busflow 挂的名字是 Bus Rush Fever!。两者都属于 GOODROID。而广告素材自身携带的标题文本是 "Bus Rush Fever!"，包括那些被归到 iOS 条目下的素材。
• 安卓条目下的 3 条素材承载了 72.5% 的曝光、81.1% 的投放位。iOS 条目下的 18 条只占 27.5%——但密度更高，单位投放位曝光 3,222 对 2,247。
• **58 秒是家规——但那是 4 个文件，不是 12 个。**18 条带视频的记录里有 12 条正好 58 秒，去重后只剩 4 条不重复视频。59 秒 1 条，29 秒 3 条，30 秒 2 条。
• **有一行把全队的密度带打穿了 33 倍。**第 20 条记录拿到 138,635 个投放位——账户里第二高——却只有单位投放位曝光 119，而全队下限是 1,812。
• **2026-07-31 的重启是一个新试玩，不是五条新素材。**停了五周之后，5 条记录在两天内上线。它们是 2 条新视频、1 个新试玩，加 2 条四月的老视频——而且 5 条全部挂着同一个试玩 2d8264ea…。它们合计窗口日均 3,937,646 次曝光。
• **有一行把全队的密度带打穿了 33 倍。**第 20 条拿到 138,635 个投放位——账户里第二高——单位投放位曝光却只有 119，而全队下限是 1,812。

以下全部数据为 AdMapix 第三方估算，地区为美国，取数时间 2026-08-19。方法说明见文末。

#两个名字，一款游戏：我们是怎么核对的

这件事重要到必须放在任何数字之前处理，因为搞错了会得出一份完全不同、而且完全错误的拆解。

用 Bus Traffic Fever 和 Bus Rush Fever 分别去搜素材库，返回的是同样的 15 条素材、同样的顺序、同样的素材 ID。两组结果唯一的差别在于每一行挂的 App：用其中一个名字搜，某些行显示 iOS 条目、某些行显示安卓条目；换另一个名字搜，这两者对调。

具体来说，两次查询的头名素材 ID 都是 50fb1648ab5870e1e7bb4e39d178d400，曝光都是 1,983,589,426，首投都是 2026-04-02。但在一次查询里它被归到 jp.co.goodroid.hyper.busflow（"Bus Rush Fever!"，developer ID 1635471560），另一次则归到 6759763476（"Bus Traffic Fever!"，developer ID 366495350）。同一个资产，两个标签。

另外三项检查确认了它们是同一款产品：

最后一行是最强的单项证据。榜单记录本身就把两个条目混在了一起——它拿 iOS 的产品 ID 配安卓的开发者 ID。数据方在自己的模型里早就把它们当成一个实体了，只有展示名不一致。

实用结论：**广告素材把这款游戏叫 Bus Rush Fever!，而上榜的美国 App Store 条目叫 Bus Traffic Fever!。**任何用 App 名称把素材数据和榜单数据关联起来的分析，要么会把这款产品拆成两个，要么会漏掉一半。下文所有关联都是基于 appList[].id 和 developerId 做的。

占账户 66.0% 的那件资产：窗口内 1,983,589,426 次曝光、871,103 个投放位，首投 2026-04-02，139 天后仍在投，窗口内日均 66,119,648 次曝光。它是试玩 a4bf04a2…，同时还挂在另外两条视频记录上。

#Bus Traffic Fever! 在美国榜单上的位置

第 57 名让它成为美国前 250 名里排名第八高的游戏，位于 Rips by Triumph、Block Blast!、Fortnite 和 Township 之前。

+6.19% 单看很温和，放进环境里就不是了。前 250 名里带游戏分类的 46 款产品中，有 32 款录得负增长——大约 70% 的品类在收缩。只有 6 款游戏落在 0% 到 +15% 这个窄区间里：

Bus Traffic Fever! 是这一组里体量最大的，且它的 +71,254 绝对增量仅次于 Mahjong Blast 的 +74,633——而后者的基数还不到它的一半。对另外四款，它增加的下载量都更多，有几个甚至多出四倍。

在 115 万的基数上涨 6.19%，比在 542,141 的基数上涨 13.77% 是更难的问题，而下面的广告数据说明了它的代价。

#舰队全貌：22 条投放记录，零停投

两个结构性事实定义了这个账户。

**极端集中。**第 1 条占 66.0%，前二占 70.8%，前三占 74.7%。把第 1 条拿掉，剩下 20 条合计 1,020,551,537 次曝光——勉强是那一个文件单独产出的一半。

**完全不退役。**GOODROID 从 2026-04-02 起为这款产品上过的每一条素材，在 2026-08-19 都还有投放位记录。数据里一次停投都没有。

单位投放位曝光这一列对一支量级差异这么大的舰队来说也异常紧凑：区间是 1,812 到 3,979，2.2 倍的离散度，而这些素材之间的总量差距高达 126 倍。中位数是 3,025。

第 2 条素材——58 秒，131,847,406 次曝光、43,555 个投放位，首投 2026-04-08。全队最大的视频素材，但依然比那条试玩素材小 15 倍。

#那条 19.8 亿曝光的素材

第 1 条值得单独一节，因为它不只是最大的资产——它和 GOODROID 为这款产品跑的其他任何东西都不是一个量级的物种。

仔细看「窗口内日均曝光」这一行：一件资产的累积速度是其余二十一行加起来的 1.8 倍。

同样值得注意的是第 1 条不是什么。它的单位投放位曝光 2,277 低于全队中位数 3,025，也低于其他 20 条里的 15 条。它并没有被以更高的密度服务。它赢在纯粹的投放位规模——871,103 次出现，占账户全部投放位的 64.2%。

这个区别对任何想复制它的人都很关键。GOODROID 没有找到一条被竞价系统奖以异常交付强度的神奇素材。它找到的是一条竞价系统愿意到处投放的素材，然后让它连续跑了 139 天没有中断。

格式也说明问题：它是一个没有视频时长记录的试玩/互动单元，挂在安卓条目下。全队 4 条无时长素材全部在安卓侧，它们合计承载 72.5% 的全队曝光，而这只是 4 个文件。

#两个条目：3 条素材，72.5% 的曝光

3 条安卓素材承载了账户近四分之三，18 条 iOS 素材分掉剩下的。

注意密度差距的方向：iOS 侧是 3,222，安卓侧是 2,247——iOS 素材被服务的密度更高，只是赢到的投放位少得多。这和同一天取数的 Royal Smash! 舰队正好相反，那边安卓条目吃掉大部分投放位、密度只有十一分之一。这里两个条目的密度只差 1.4 倍，失衡纯粹是量的问题。

这种相对接近本身就是一个发现。GOODROID 看起来在两个平台上买的是大体相同类型的库存，只是在其中一个上花得多得多。它跑的不是两套结构不同的媒介计划，而是一套严重偏向安卓的计划。

对竞品分析来说，后果很直接：如果你只用它的美国 App Store 条目——也就是 "Bus Traffic Fever!"——来给这款产品画像，你会看到 18 条素材、8.25 亿曝光，然后得出"一个跑宽泛视频策略的中型广告主"的结论。你会漏掉它 72.5% 的曝光，以及定义了整个账户的那一条素材。

第 5 条素材——58 秒，109,060,469 次曝光，单位投放位曝光 3,569，首投 2026-04-18。iOS 条目批次的典型样本：交付密度高，投放位规模适中。

#建仓顺序：一个庞大的四月，一段长久的安静，然后是七月底

按阶段归并：

这个账户基本是在十九天里建成的。13 条记录在 2026-04-02 到 2026-04-21 之间上线，至今仍承载舰队交付过的一切的 91.2%。

然后它安静了。整个五月和六月只有 4 条素材。七月一直到最后一天之前什么都没有。

接着，在 2026-07-31 和 2026-08-01 两天内上了 5 条素材——四月之后最大的一次新产能爆发。

#七月底重启：一个新试玩，反复排列

最新的 5 条记录只有 18–19 天，合计 118,129,387 次曝光，仅占窗口交付的 3.9%。

看试玩那一列。**5 条记录挂的是同一个试玩 2d8264ea…。**而 5 条里有 2 条视频根本不是新的：V2 从 2026-04-17 就在跑，V4 从 2026-04-18 就在跑。

这不是一个把创意产能重新拉起来的团队。**这是一个做了一个新试玩尾屏和两条短视频、然后把它们和手上已有的资产排列组合的团队。**五行里唯一的共同元素就是那个新试玩——这正是 Grand Games 拆解里记录过的模式：一个新试玩挂到一条已经跑了 63 天的老视频上，产出跳了 12 倍。

上表速率与全文一致，分母统一取 30。这 5 行都是窗口中途才进场的，所以这些数字低估了它们在自己实际在投期内的日产出（按各自 18–19 天算，合计是 6,327,254）；这里仍用统一分母，是为了让全文每一个速率都可比。

即便按对它们更有利的口径算，**七月底这波也没有跑赢四月的舰队。**四月最强的视频（第 2 条）窗口日均 4,394,914 次，是七月底最快那条（1,171,843）的 3.8 倍。这波是新的，也确实在出量，但还没到能和四月建起来的东西掰手腕的程度。

还有一个值得注意的规格转变。四月批次由 58 秒视频主导：全队 22 条投放记录里有 12 条是 58 秒，且全部首投于四、五、六月。而这 5 条七月底记录里，2 条是 29 秒、1 条 30 秒、1 条纯试玩，只有 1 条 58 秒——而那条 58 秒还是回收的四月文件。GOODROID 最新的制作是 29 秒，只有既有标准的一半长度。

19 天的数据还判断不出这是真正的策略转向还是短规格测试。但这一批的两条新视频都是 29 秒，其中较快的那条领跑七月底这一波——至少对短规格来说是个鼓舞人心的早期读数。

第 10 条记录——29 秒，首投 2026-07-31，视频 V3 是这一批两个新文件之一。窗口日均 1,171,843 次曝光，在七月底这一波里最快，但仍落后于四月舰队。长度只有 58 秒家规的一半。

#时长：58 秒是家规，而它只有 4 个文件

把两个计数列对着读。**18 条带视频的记录里有 13 条是 58 或 59 秒，但它们只是 5 个不重复文件。**这条约定是真实的——GOODROID 从来没做过 31 到 57 秒之间的视频——但它是在 9 件制作物上观察到的约定，不是 18 件。

58 秒这一档拆开是这样：

两个文件占了 12 条 58 秒记录中的 9 条。GOODROID 没有做 11 条 58 秒广告，它做了 4 条，然后把其中两条反复配不同的试玩、投不同的商店条目。

58 秒这一档的汇总密度 1,997 也被第 20 条那个 119 的异常值拖偏了。剔掉那一行，剩下 11 条 58 秒记录的密度是 3,324，仍是全队最高。这里的长视频是"密而窄"，互动素材是"宽而疏"。

3 条 29 秒记录值得单拎出来，因为它们是三个真正不同的视频，而且其中两条是新的。一条来自 2026-04-09（第 13 条，3,091），两条来自 2026-07-31（2,604 和 2,909）。这个规格从一开始就存在，然后闲置了将近四个月，再在七月底那波里重新出现——用的是新拍的片子，不是四月那条的重剪。

这是一个具体、可读的决策：GOODROID 四月试过一条短的，没有重复，然后七月底带着另外两条回来了。在这两个日期之间，读数发生了变化。

第 12 条记录——58 秒，32,399,218 次曝光，单位投放位曝光 3,912，首投 2026-04-17。它是视频 6eedcc97…，同一个文件也出现在第 22 条记录里、配了另一个试玩，曝光只有 15,771,649——同一段片子，一半的交付。

#第 20 条：138,635 个投放位，每个只有 119 次曝光

有一行完全不属于这支舰队，值得单独一节，因为它正是那种会悄悄毁掉全队均值的东西。

第 20 条是一条挂在安卓条目下的 58 秒视频（38ed2cd9…），首投 2026-04-07，134 天后仍在投。它拿到了 138,635 个投放位——全账户第二高，仅次于头名——却只产出 16,561,128 次曝光，即每个投放位 119 次。

剔掉它之后全队下限是 1,812。这一行比那个下限低 15 倍，比全队中位数 3,025 低 33 倍。

它身上每一处都在说"不同的库存"。一条出现了 138,635 次、每次只产生 119 次曝光的素材，被投进的版位类型和账户其余部分完全不是一回事——小尺寸、低产出的表面，素材被记为"在场"但几乎没被看到。

**这对竞品分析意味着什么：**如果你按投放位数而不是曝光给这支舰队排序，第 20 条看起来会像 GOODROID 的第二大押注。它其实是 0.6% 的交付量。而且仅凭它一行，就把全队的单位投放位曝光从 2,452 拉到了 2,214——22 行里的 1 行造成 10% 的失真。任何给这个账户报单一"全队密度"数字的竞品工具，报出来的既不是真实舰队，也不是这个异常值。

#试玩：22 条里挂了 18 条，来自 8 个文件

22 条投放记录里有 18 条带试玩附件，这 18 条引用的是 8 个不重复试玩文件，只有 4 条没有。

复用高度集中。试玩 a4bf04a2… 出现在 3 条记录里，合计 2,117,769,561 次曝光——占全队 70.5%，比账户里所有视频文件加起来还多。试玩 f92a908e… 出现在 4 条记录里；而 2026-07-31 引入的 2d8264ea… 出现在七月底那波的全部 5 条记录里。

4 条记录完全没有视频时长，这些是纯互动/静态单元。它们承载 72.5% 的全队曝光——但这个数字几乎全部来自第 1 条。把它排除后，另外 3 条无时长记录合计 194,856,483 次曝光，只占全队 6.5%。

所以诚实的描述是：GOODROID 几乎给所有东西都挂了试玩，主力跑的是长视频，然后恰好有一个互动单元成了账户里最大的资产。试玩策略没有生产出一"类"赢家，它生产出了一个赢家。

和同日取数的其他几支美国舰队相比：

#同关键词邻居：Car Jam 和一个 1.07 倍的区间

在同一个关键词空间里还会浮出第二个值得对比的广告主：Car Jam - Parking bus games 3D（6505095234，发行商 BLANKZONET，developer ID 1286443394）。这是另一家公司、另一款产品，之所以和 GOODROID 的产品一起出现，是因为两者争夺同一批公交/交通类关键词。

它的舰队几乎是 GOODROID 的完美倒影。

三点很突出。

**Car Jam 的交付区间是这个系列里量到的最紧的。**9 条素材全部落在 7,239 到 7,777 之间——1.07 倍的离散度。作为对照，此前最紧的 Vita Mahjong 是 14 条素材 1.15 倍。BLANKZONET 比它还紧。

**Car Jam 用少 18 倍的投放位买到曝光。**它用 66,451 个投放位产出 4.958 亿曝光；GOODROID 用了 122 万个投放位产出 29.9 亿。不管 BLANKZONET 买的是什么库存，它每一次出现的价值大约是前者的三倍。

**Car Jam 的舰队老四倍。**9 条里有 4 条首投于 2025-05-09，467 天后仍在投。另有 2 条来自 2025-04-05——501 天，是本次对比里最老的在投素材（本系列另有四支舰队跑得更久，最长的是 Township 的 910 天）。9 条全部在投。

这是两套自洽但方向相反的策略，瞄着重叠的受众。GOODROID 十九天建完账户，把一切押在一个互动素材上，用中等密度买入巨量投放位。BLANKZONET 一年多来跑着同样的九个文件，交付密度是前者的三倍，而且自 2026-02-11 之后再没上过新素材。

Car Jam 的头名素材——用仅仅 15,222 个投放位换来 115,753,248 次曝光，单位投放位曝光 7,604。首投 2025-04-05，501 天后仍在投，是本次对比里最老的在投素材。

Car Jam 4 条首投于 2025-05-09、467 天后仍在投的素材之一。BLANKZONET 全部 9 条素材的单位投放位曝光都在 7,239 到 7,777 之间，离散度仅 1.07 倍。

#GOODROID 的第二款产品：CubeAway - 3DPuzzle

GOODROID 在美国前 250 名里还有第二款产品，而它的行为支持了上面对 Bus Traffic Fever! 的解读。

CubeAway - 3DPuzzle 排第 239 名，下载量 435,037，环比 +40.58%，发行商 GOODROID,Inc.，productId 6760325543——与其素材上观察到的 iOS app ID 一致。

同样的模式重演：**一个发行商下两个商店条目，安卓侧承载 94.7% 的曝光，而其中一条素材又占了安卓侧的 82.9%。**CubeAway 的领跑素材（327,264,779 次曝光，首投 2026-06-18）扮演的结构角色，和第 1 条素材对 Bus Traffic Fever! 完全一样。

这是发行商层面的模式，不是产品的偶然。**GOODROID 的方法看起来是：密集上一批素材，找出那条竞价系统愿意大规模投放的互动资产，然后把整个账户押上去、停止生产。**Bus Traffic Fever! 在四月之后沉寂了五周。CubeAway 最老的素材首投于 2026-04-02——和 Bus Traffic Fever! 开账同一天——而它的爆发素材出现在 2026-06-18。

对竞争者来说，这意味着要盯的不是 GOODROID 的素材产量，而是一条新的无时长素材出现在某个安卓包名下。那才是它的账户发生转折的地方。

#在 70% 都在跌的市场里，+6.19% 意味着什么

下载量变化值得诚实处理，因为它比通常触发一篇拆解的数字要小。

**它支持的结论：**这款产品的美国下载估算从 1,151,672 升到 1,222,926，增加 71,254，而同期前 250 名里 46 款上榜游戏中有 32 款在下滑。这段时间里舰队交付了 29.9 亿次曝光，并在七月底新增了 5 条素材。在品类大面积收缩时守住并小幅增长一个 120 万下载量的盘子，是一个真实的结果。

**它不支持的结论：**任何关于盈利能力、留存或成本的说法。一条素材在 139 天里交付 19.8 亿次曝光，代表的是一笔可观且持续的投入承诺。这 +71,254 的增量下载是否值回这笔钱，从素材数据里看不出来。

素材数据额外提供的，是这看起来更像维持而不是增长冲刺。全队 91.1% 的曝光来自四月那十九天窗口里上的 12 条素材，之后两个月只产出了 4 条。如果 GOODROID 在这款产品上追增长，产能节奏不会是这个样子。

**该盯的不是下一波有多大，而是下一波是用什么做的。**七月底那波如果按行数看像是重新介入：5 条记录、窗口日均 3,937,646 次曝光、规格向短片转向。但按文件数看只有 3 个：一个试玩、两条 29 秒视频，然后和四月的两条老资产排列组合。这是刷新一个账户最省钱的做法，它和「维持」这个判断完全一致，并不构成反驳。

真正转向增长姿态会呈现出一个具体、可核查的形态：**某一批里出现 4 个及以上的新视频指纹，而不是一个新试玩挂在手上已有的东西上。**这就是判别器，而核查它只需要一次查询。

第 20 条素材——静态单元，首投 2026-08-01，18 天 16,201,055 次曝光，单位投放位曝光 2,524。属于五周产能空档之后那波 5 条素材的一部分。

#哪些做法可以搬到你自己的买量上

**如果你负责投放：**这里的集中度是最大的教训，而且是双刃的。GOODROID 有一条素材产出 66.0% 的曝光，139 天没停过任何东西。这在生产成本上极其高效，在风险上极其脆弱。当第 1 条疲劳时，账户 66.0% 的交付会跟着一起疲劳，而其余 21 行加起来也只有它日均速率的 55%——而且那 21 行去重后只有 16 个文件，真正的替补深度比行数看起来还要薄。如果你的账户里有单条素材占交付超过 50%，那么"替补管线"就是你目前最该做却没在做的事。

如果你负责竞品情报：在计算任何东西之前先核实实体身份。这款产品有两个名字，它的素材在标题文本里携带的是另一个名字，而榜单记录本身把 iOS 产品 ID 和安卓开发者 ID 配在一起。用 App 名称关联会产出两个"半支舰队"，而且没有任何明显迹象提示你哪里出了问题。要用 appList[].id 和 developerId 关联，并检查用备用名查询是否返回完全相同的素材 ID 列表。

**如果你负责素材生产：**58 秒的约定守了四个月然后松动了——但真正的教训是它一直只有 4 个文件。整个春天 12 条记录卡在正好 58 秒，去重后只是 4 条视频，其中两条被反复复用；然后七月底那批的两条新片子都是 29 秒。新制作里最快的那条是全队除头名外累积最快的。如果你的团队有一个几个月前定下的固定家规长度，那是一个值得重新测试而不是继承下去的决定——顺带一提，你可能也没有你以为的那么多条素材。

**如果你在和 GOODROID 对打：**可利用的结构是产能空档。2026-06-25 到 2026-07-31 之间，这个账户五周没上任何东西。它在美国的两款产品都是同一个节奏——爆发、找到赢家、然后安静。那些安静窗口正是舰队防守最薄弱、最依赖老化资产的时候。

#一个可证伪的预测

预测：到 2026-11-30，第 1 条记录仍将在投，且仍将占据全队窗口曝光的 50% 以上；GOODROID 将至少再上线一个新批次；而那个批次里的新视频指纹不会超过 3 个。

前半部分的依据：这个账户 139 天没退役过任何东西，而第 1 条窗口内日均 66,119,648 次曝光——是其余二十一行之和的 1.8 倍。即便新批次让非头名产出翻三倍，头名 19.8 亿的领先量在 103 天内也不可能按任何合理速率跌破 50%。

后半部分的依据：GOODROID 已经产出过两波（四月，然后七月底），间隔十四周。在十一月底前出现第三波，符合观察到的节奏。

有意思的失败模式是第 1 条消失。GOODROID 从没为这款产品退役过任何资产，所以第一次停投本身就是真信号——而如果被停的是头名，这个账户会在一夜之间改变性质。

#这份拆解怎么复现

1. 拉数据之前先解析实体。用这款产品已知的每一个名字去查素材库。如果两次查询返回同样顺序的同一组素材 ID，那你面对的是一款产品的多个商店条目，不是两款产品。
2. **永远不要用 App 名称把素材数据和榜单数据关联起来。**用 appList[].id 对榜单行的 productId，并交叉核对 developerId。本例中榜单行是 iOS productId 配安卓 developerId——只有两个字段都查才会发现这个错配。
3. **分别计算每条素材在曝光和在投放位中的占比。**这里第 1 条占曝光 66.0%、占投放位 64.2%。当这两个数字明显背离时，说明这条素材在结构上做的事和同伴不一样。
4. **算任何全队均值之前先按商店条目拆开。**全队 2,214 这个单位投放位曝光，既不准确描述安卓组（2,247），也不准确描述 iOS 组（3,222）。
5. **按首投日期排序，找产能空档。**2026-06-25 到 2026-07-31 之间那五周的沉默，是这份数据里最可操作的东西，而在任何按曝光排序的视图里都完全看不见。
6. 算日均曝光时用窗口，不要用资产年龄。impression 是滚动 30 天值，所以分母必须是每一行落在窗口内的天数——比窗口老的按 30 天，比窗口新的按自身年龄。用全部年龄做分母会按比例低估老资产，在这支舰队里这个误差在头名身上是 4.6 倍。

#方法与数据说明

• **数据源：**AdMapix 素材搜索与榜单 API，取数时间 2026-08-19，国家筛选 US，素材按曝光降序，每个关键词采样 30 条。
• 测量窗口（重要）：该接口返回的 impression 是滚动 30 天窗口值，不是生命周期累计值。本文所有曝光数字对应窗口 2026-07-20 → 2026-08-19（已实测验证：显式传这两个日期查询，返回值与默认查询逐行完全一致）。用更宽的窗口重拉同样的行会得到显著更大的数字。全文的「承载」「交付」「跑出」均指这个 30 天窗口，没有任何一个数字是生命周期累计值。**本文的日均速率一律以 30 为分母。**判断速率列能不能用的标准，是「跑满整个窗口的行占窗口曝光的比重」：这支舰队是 96.1%（22 行里 17 行），远高于 60% 的门槛。有 5 行是窗口中途才进场的，用统一分母会低估它们，需要时已单独标注。
• **实体核对：**用 Bus Traffic Fever 与 Bus Rush Fever 查询返回了顺序完全一致的同一组素材 ID。每行 appList 中显示的 App 随查询关键词变化，在 iOS 6759763476（"Bus Traffic Fever!"，developer ID 366495350）与安卓 jp.co.goodroid.hyper.busflow（"Bus Rush Fever!"，developer ID 1635471560）之间交替，两者发行商均为 GOODROID,Inc.。解析到 iOS 条目的那些行，素材自身的 title 字段写的是 "Bus Rush Fever!"。下载榜行的 productId 为 6759763476，developerId 为 1635471560。三者被视为同一款产品，条目层面的数据分开报告。本文没有任何数字是靠 App 名称关联得到的。
• **样本构成：**该关键词的 30 条采样中，21 条可归属于 GOODROID 的这款公交产品，9 条归属于 6505095234（Car Jam，BLANKZONET）。两者全文作为独立舰队报告，从不合并。
• **"在投天数"**为首次观测与最后观测时间戳之间的跨度。GOODROID 的 21 条与 Car Jam 的 9 条，最后观测日期均等于取数日，全部视为在投。
• **"投放位"（showCnt）**统计的是素材被记录到的出现次数，不是独立用户数，也不是独立媒体数。单位投放位曝光是分布形状指标，不是频次指标。
• 曝光为第三方估算值，不是媒体方上报数据，也不是花费。它支持相对比较，不应换算成金额。
• 下载量为美国地区当期估算值。+6.19% 是相对上一期 1,151,672 的环比变化，不是用户增长、收入或安装质量指标。
• 市场背景（"70% 的上榜游戏在跌"）统计的是美国前 250 名中带游戏分类的 46 款产品，其中 32 款在取数日录得负 growthPercent。
• CubeAway 数据用同样方法拉取，采样 10 条，按其素材上观察到的 app ID 归属；榜单关联已在 productId 6760325543 上核验。
• 本产品商店信息见 App Store 页面，发行商信息见 goodroid.co.jp。
• 覆盖范围仅限于可通过第三方广告监测观察到的素材。

#常见问题

Bus Traffic Fever! 和 Bus Rush Fever! 是同一款游戏吗？ 是。两个名字属于 GOODROID,Inc. 发行的同一款产品——Bus Traffic Fever! 是美国 App Store 条目（6759763476），Bus Rush Fever! 是安卓包（jp.co.goodroid.hyper.busflow）。用任一名字查询返回的素材 ID 列表和顺序完全一致，而广告素材自身携带的标题文本是 "Bus Rush Fever!"，即使它被归到 iOS 条目下也是如此。

Bus Traffic Fever! 在美国投了多少条广告？ 截至 2026-08-19 共 22 条可观测投放记录，合计 3,004,140,963 次曝光、1,357,007 个投放位。这 22 条按素材指纹去重后只有 9 条不重复视频和 8 个不重复试玩——17 件制作物，不是 22 件。22 条在当天全部仍在投；自 2026-04-02 开账以来，GOODROID 没有为这款产品停投过任何东西。

Bus Traffic Fever! 表现最好的素材是哪条？ 一条首投于 2026-04-02 的试玩格式素材，窗口内 1,983,589,426 次曝光、871,103 个投放位，占窗口曝光 66.0%。窗口内日均 66,119,648 次，是其余二十一行之和的 1.8 倍。值得注意的是，它的交付密度（2,277）低于全队中位数——它赢在投放位规模，不是强度。

为什么大多数游戏在跌的时候 Bus Traffic Fever! 还在涨？ 美国下载量从 1,151,672 升至 1,222,926，环比 +6.19%、绝对增量 +71,254；而在取数当天，美国前 250 名里 46 款上榜游戏中有 32 款录得负增长。素材数据显示全队 91.1% 的曝光来自四月十九天窗口内上线的 12 条素材，这更符合持续性的维持投入，而不是一次增长冲刺。

Bus Traffic Fever! 的广告有多长？ 22 条投放记录里 12 条正好 58 秒、1 条 59 秒——但这 13 条去重后只剩 5 个不重复视频文件，其中两个就占了 9 条。3 条记录 29 秒（3 个不同视频），2 条 30 秒（1 个视频），4 条完全没有视频时长。剔掉一个异常行后，58 秒这一档的交付密度是全队最高的，单位投放位曝光 3,324。

2026 年 7 月底 GOODROID 的投放发生了什么变化？ 在五周产能空档之后，5 条投放记录于 2026-07-31 和 2026-08-01 上线——但它们只含 3 个新文件：两条 29 秒视频和一个试玩，其余是四月起就在跑的两条视频的回收，5 条全部挂同一个试玩。它们占窗口曝光的 3.9%，合计窗口日均 3,937,646 次。5 条里有 4 条在 30 秒或更短，明显偏离了全队 58 秒的标准。

Bus Traffic Fever! 和 Car Jam 相比如何？ Car Jam（BLANKZONET，6505095234）在同一关键词空间竞争，策略几乎完全相反：9 条素材平均在投 401 天，单位投放位曝光 7,462（GOODROID 是 2,452），且集中在异常紧的 1.07 倍区间内。Car Jam 用仅仅 66,451 个投放位产出 495,829,462 次曝光——投放位规模约为 GOODROID 的十八分之一，曝光是其六分之一。

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**想确认某个竞品是不是还挂着一个你没找到的第二名字？**素材 ID、商店条目 ID、开发者 ID、逐条曝光、投放位数量与首投日期，全部在 AdMapix 里可查，支持按国家、发行商、app ID 筛选。免费注册即可正确解析你所在品类的任意产品，或查看方案获取完整历史数据。

数据来源：AdMapix 第三方广告情报估算，美国地区，取数时间 2026-08-19。曝光与下载数据为用于横向比较的建模估算值，非媒体方上报数据。随着新素材进入轮换，数字会发生变化。 </content> </invoke>